Operational excellence management: l'eccellenza operativa nell'epoca della digitalizzazione
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Master di II livello in Operational Excellence Management presso il Politecnico di Torino mira a formare professionisti con competenze specifiche per l'eccellenza operativa, con un focus particolare sul settore manifatturiero e, in particolare, sulla produzione di velivoli. Il corso offre una visione ampia e trasversale, applicabile a diversi settori dell'ingegneria, preparando i partecipanti ad affrontare le sfide della digitalizzazione e dell'Industria 4.0.
Piano di studi
Il piano di studi è strutturato in cinque moduli principali, basati su ricerche condotte dai dipartimenti del Politecnico. Il corso approfondisce metodologie costruttive avanzate, tecniche di gestione dei processi innovativi e il loro impiego nella riorganizzazione del processo industriale, con un focus specifico sul settore aeronautico e le esigenze di Leonardo - Divisione Velivoli. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni, project work e visite aziendali.
Competenze acquisite
I partecipanti acquisiranno competenze avanzate nella gestione dell'eccellenza operativa, nella digitalizzazione dei processi produttivi, nell'analisi dei Big Data e nell'applicazione delle tecnologie dell'Industria 4.0. Saranno in grado di ottimizzare i processi, gestire la supply chain, implementare sistemi di controllo qualità e contribuire all'innovazione tecnologica nel settore manifatturiero, con particolare riferimento al settore aeronautico. Il corso fornisce anche competenze trasversali utili per la gestione di progetti complessi e la leadership.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'eccellenza operativa, automatizzando processi, ottimizzando la gestione della supply chain e migliorando la previsione della domanda. Algoritmi di machine learning analizzano grandi quantità di dati per identificare inefficienze, prevedere guasti e ottimizzare la produzione. La robotica collaborativa (cobot) e i sistemi di I.A. integrati nelle macchine (edge computing) stanno rivoluzionando le fabbriche, aumentando l'efficienza e la flessibilità.
I laureati in Operational Excellence Management si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la progettazione e l'implementazione di sistemi di I.A. per l'ottimizzazione dei processi, la gestione di flotte di robot e la supervisione di sistemi di produzione intelligenti. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, la gestione dei dati e la collaborazione efficace con sistemi di I.A.. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di prendere decisioni basate sui dati sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale sviluppare competenze in data analytics, machine learning e robotica. La capacità di comunicare efficacemente con i sistemi di I.A. e di interpretare i loro risultati sarà cruciale. La formazione continua e l'aggiornamento delle competenze saranno fondamentali per rimanere rilevanti. La conoscenza dei principi dell'Industria 4.0 e delle tecnologie emergenti è indispensabile.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Competenze in data analytics e machine learning
Acquisire familiarità con strumenti come Python, R, TensorFlow e scikit-learn. Approfondire la comprensione degli algoritmi di machine learning e delle tecniche di data visualization. Seguire corsi online (ad es. Coursera, edX) e partecipare a workshop pratici.Competenze in robotica e automazione
Studiare i sistemi di controllo, la programmazione di robot industriali e la loro integrazione nei processi produttivi. Approfondire la conoscenza dei cobot e delle loro applicazioni. Partecipare a progetti pratici e simulazioni.Competenze di business intelligence e decision making basato sui dati
Imparare a utilizzare strumenti di business intelligence (ad es. Tableau, Power BI). Sviluppare la capacità di analizzare i dati, identificare tendenze e prendere decisioni strategiche basate sui dati. Studiare casi studio e partecipare a simulazioni aziendali.routine di successo
Lettura e aggiornamento costante
Seguire blog specializzati, riviste di settore e pubblicazioni scientifiche sull'I.A., l'automazione e l'Industria 4.0. Leggere libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet e "The Fourth Industrial Revolution" di Klaus Schwab.Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare nuove tecnologie e strumenti. Partecipare a progetti di prototipazione e sviluppo di soluzioni basate sull'I.A.. Utilizzare piattaforme come AWS, Google Cloud e Azure per lo sviluppo di applicazioni.Networking e collaborazione
Partecipare a conferenze, workshop e meetup sull'I.A. e l'Industria 4.0. Connettersi con professionisti del settore e condividere conoscenze. Collaborare a progetti con team multidisciplinari.esperienze utili
Stage e progetti di ricerca in aziende all'avanguardia
Cercare opportunità di stage e progetti di ricerca presso aziende che implementano soluzioni di I.A. e automazione. Concentrarsi su aziende del settore aeronautico e manifatturiero. Partecipare a progetti che prevedono l'uso di Big Data e machine learning.Partecipazione a hackathon e competizioni di data science
Partecipare a hackathon e competizioni di data science per mettere alla prova le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti. Utilizzare piattaforme come Kaggle per partecipare a competizioni e migliorare le proprie capacità di analisi dei dati.Sviluppo di un portfolio di progetti personali
Creare un portfolio di progetti personali che dimostrino le proprie competenze in I.A., data analytics e automazione. Pubblicare i progetti su GitHub e condividerli sui social media professionali (LinkedIn).Segnala un problema
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